big-archive.ru

Большой информационный архив

                       

Количественные методы анализа материала экспедиционных комплексных физико-географических исследований

Количественные методы анализа во многих географических науках применяются издавна. Однако вопрос о применении количественных методов для решения задач комплексной физической географии широко был поставлен лишь работами академика А. А. Григорьева (1934, 1938—1942). В последующем Д. Л. Арманд (1950), В. Р. Волобуев (1953), М. И. Будыко (1956) показали возможность применения количественных методов для анализа связей между соотношениями тепла и влаги, с одной стороны, и зональных типов растительности, почв и природных зон, с другой. Однако все эти интересные исследования опирались на обзорный мелкомасштабный картографический и литературный материал и не раскрывали возможностей применения количественных методов для анализа полевого материала.

В данном сообщении рассматривается вопрос о возможных направлениях анализа полевого материала комплексных, ландшафтных исследований количественными методами.

Одной из наиболее существенных, но еще нерешенных теоретических задач современной комплексной физической географии является определение степени однородности смежных природных комплексов и единиц районирования, а также комплексов и единиц районирования разных таксономических рангов.

Напомним, что большинство определений как ландшафта и его морфологических частей — урочищ, фаций, так и природных районов (Мильков, 1956, и др.) содержит в той или иной форме указание на морфологическую или. генетическую однородность.

«Ландшафт,— пишет, например, А. Г. Исаченко,— есть генетически обособленная часть ландшафтной оболочки, характеризующаяся однородностью как в зональном, так и в азональном отношении, т. е. физико-географической однородностью в целом и обладающая индивидуальной структурой и индивидуальным морфологическим строением» (1961, стр. 14). Н. А. Солнцев считает, что «природным географическим ландшафтом следует называть такую генетически однородную территорию, на которой наблюдается закономерное и типическое повторение одних и тех же взаимосвязанных и взаимообусловленных сочетаний: геологического строения, форм рельефа, поверхностных и подземных вод, микроклиматов, почв и почвенных разностей, фито- и зооценозов» (1949, стр. 65). Подобный же характер имеют определения зон, природных областей и прочих единиц природного районирования.

Таким образом, категории «однородность», «закономерное или типическое повторение» и т. п., характеризующие природные комплексы, как сложные саморегулирующиеся динамические системы, стали в настоящее время определяющими в дефинициях подразделений различных таксономических классификаций. Собственно говоря, только с их помощью и возможно отличать один природный комплекс от другого, смежного, от комплексов более высоких или более низких таксономических рангов, а также производить типизацию комплексов. Особенно сложно решение этого вопроса в том случае, когда природный комплекс содержит ряд «промежуточных» свойств, обладает переходными качествами. Подобные же случаи при сплошном картографировании территории являются скорее правилом, чем исключением.

Вместе с тем в географической литературе нет указаний на методику объективного установления однородности, определения степени однородности. Сейчас оценка однородности переносится целиком в сферу интуиции исследователя или заменяется системой ссылок на наличие в наблюдаемом комплексе известных качественных закономерностей.

Установление степени однородности имеет не только теоретическое, но и важное практическое значение. Однородность двух или нескольких природных комплексов весьма существенна для выявления однотипности их реакций на одинаковые инженерные или агротехнические мероприятия. Естественно, что наиболее объективными и важными для решения практических задач были бы показатели однородности, характеризуемые числом и мерой.

Выявление степени однородности не представляет, конечно, единственную причину привлечения для анализа полевого материала количественных методов. Необходимость включения цифровых данных в характеристики природных комплексов непрерывно растет по мере развития географии. Особенно резко возрастает потребность в анализе цифровых материалов при инженерно-географических (Преображенский, 1962) и агрогеографических исследованиях, а также при анализе природных ресурсов.

Из числа наиболее распространенных направлений количественного анализа природных явлений следует, прежде всего, назвать: установление среднего и крайних значений, выявление повторяемости, установление корреляционных связей и зависимостей, составление балансовых уравнений.

Получение среднего и крайних значений чаще всего применяется к одному компоненту природного комплекса. При анализе природных комплексов этот прием может быть использован и используется прежде всего для изучения и характеристики однородности так называемых ведущих факторов (Григорьев, 1934). Такое направление имеет, например, изучение радиационного баланса и индекса сухости при исследовании природных зон (Григорьев и Будыко, 1959) или соотношения тепла и влаги природных комплексов, выделенных при среднемасштабном картировании (Преображенский, 1957; Преображенский, Федеева, Мухина, 1961б). Очень часто для характеристики комплекса в целом используются сравнительно легко получаемые при экспедиционных исследованиях количественные показатели биологических компонентов и в особенности растительности, наиболее остро реагирующих на совокупность воздействия ряда факторов (показатели продуктивности или запаса фитомассы — запасы древесины, урожайность и т. д.). Ясно, однако, что сами по себе количественные характеристики ведущих компонентов являются хотя и очень важными, iho все же косвенными показателями и далеко не всегда могут служить мерой однородности сложных по своим связям природных комплексов.

Использование показателей нескольких или многих компонентов дает хорошее представление о сумме отдельных свойств природного комплекса (Казакова, Никольская и др., 1958), которая также может быть лишь косвенным, упрощенным показателем однородности.

Выявление встречаемости и повторяемости (распространенности) может быть использовано и для изучения одного компонента и для анализа сочетаний компонентов. По существу это один из простейших случаев нахождения корреляционных связей. Выявление корреляционных зависимостей— один из старых инструментов сравнительного метода географических наук. Ходовые формулировки ландшафтных исследований — типа «для этих территорий характерна степная растительность на черноземных почвах» — одна из простейших форм фиксации корреляционных связей. Другой простейшей формой выявления и фиксации корреляции являются таблицы коррелирующих признаков. Такие таблицы получают в последнее время все большее и большее распространение в географических исследованиях. Данные этих таблиц могут быть выражены в качественной или количественной форме. Строго говоря, все современные аэрометоды исследования природных явлений основаны на учете корреляционных зависимостей, фиксируемых в форме таблиц «дешифровочных признаков» (Господинов, 1961; Петрусевич, 1962), «аэровизуальных признаков» (Викторов и др., 1959). Примерами таблиц коррелирующих признаков, имеющих качественную форму, являются также легенды типологических карт в табличной форме (Преображенский, 1957), таблицы дешифровочных признаков и геоиндикационных схем (Викторов и др., 1959). Примерами таблиц коррелирующих признаков, имеющих количественные характеристики, могут служить корреляционные решетки типа «региональных экологических схем» (Соболев, 1957), таблицы «верности признаков» и т. д.

Корреляционные решетки раскрывают анализируемый объект уже не только как сумму, но и как своеобразное сочетание ряда компонентов, их признаков или свойств, закономерная повторяемость которых может быть определена числом, они констатируют наличие связей. В частности, показатели «верности признаков» могут служить одной из мер однородности сочетаний компонентов природного комплекса. Однако закономерность сочетания должна еще при этом подвергаться анализу. Стоит подчеркнуть, что показатели «верности признаков» должны стать неотъемлемой частью таблиц дешифровочных и геоиндикационных признаков, характеризуя степень надежности определения искомых свойств природного комплекса.

К показателям «верности признаков» близки и показатели, характеризующие соотношение площадей урочищ и фаций в пределах ландшафта, типов местности и ландшафтов в пределах района и т. д. Примером могут служить опыты, проведенные при районировании Забайкалья (Преображенский, Фадеева, Мухина, 1961а) и центрально-черноземных областей (Мильков, 1961). Опыт показал, что цифры, отражающие сочетание типов местности в каждом районе, обогащают текстовую характеристику, придают ей большую объективность, помогают оттенить сложность и многогранность природы районов.

Велико и практическое значение табличного материала, позволяющего подойти к решению вопроса о расчете ландшафтных фондов. Подсчет соотношений типов местности в пределах районов позволяет также правильнее выбрать названия районов. При учете количественных показателей можно с достаточной точностью отразить в названии не только господство того или иного природного комплекса, но и сложные сочетания сопутствующих типов. Возможно, хотя и не во всех случаях целесообразно, обозначать названия районов системой буквенных индексов или «формулой» из буквенных индексов и цифр. При дробном районировании подобная формула (кодифицированное название) может быть использована как сжатый комплексный показатель природных условий, пригодный для использования в счетно-аналитических устройствах при решении ряда инженерных и хозяйственных задач. «Формула» может в некоторой степени служить и показателем однородности района.

Более высокой формой анализа является выявление количественных соотношений между компонентами.

При этом могут быть изучены:

1) связи двух отдельных компонентов; эта задача с успехом решается многими отраслевыми географическими дисциплинами, у которых, в частности, может почерпнуть опыт комплексная физическая география;

2) связи одного компонента (или элемента) с несколькими другими однородными элементами (например, зависимость мощности слоя сезонного оттаивания от а) угла наклона ската, б) механического состава грунтов, в) мощности торфяно-моховой подстилки); решение подобных задач также разработано отраслевыми географическими науками;

3) цепочки связей нескольких компонентов природного комплекса. Последний случай наиболее важен при изучении природных комплексов и, пожалуй, наименее изучен. Именно поэтому в отличие от предшествующих опытов изучения функциональных и корреляционных зависимостей между природными явлениями (Арманд, 1950; Волобуев, 1953) мы в 1961 г. поставили эксперимент с целью прослеживания цепочки связей между несколькими явлениями, наблюдавшимися в полевой обстановке. Принципиально, вероятно, наиболее желательной была бы цепочка природных явлений, прослеживаемая в направлении: соотношение тепла и влаги, рельеф, сток, почвенные процессы, растительность. Однако следует учесть, что при среднем и крупном масштабе исследований не всегда возможно получение массового климатического материала, материала по стоку и почвенным процессам. Поэтому нередко приходится брать ряд явлений, косвенно отражающих те же элементы (например, глубину сезонного оттаивания мерзлоты, зависящую от соотношений тепла и влаги, каменистость грунтов, определяющую вместе с мощностью слоя оттаивания и крутизною склона сток и т. д.).

В рассматриваемую нами цепочку явлений вошли: крутизна склона (функция его генезиса) — каменистость грунтов; каменистость грунтов — мощность слоя сезонного оттаивания; мощность слоя сезонного оттаивания — некоторые биологические свойства леса. Кроме того, были проанализированы некоторые показатели развития деревьев в зависимости от их возраста. Хотя возраст и высота деревьев являются, на первый взгляд, чисто биологическими показателями, связи между ними, как можно видеть из сравнения одноименных графиков различных районов (или типов), несут на себе печать местной природной обстановки и могут служить интегрирующим показателем характеристики ряда особенностей территории. Это особенно существенно для сопоставления территорий, не имеющих метеорологических станций, с территориями, климатические условия которых известны.

С помощью графиков могут быть получены (как и путем расчета) уравнения корреляционных зависимостей. Последние служат существенными показателями интенсивности зависимости одного компонента природного комплекса от другого. Система уравнений дает некоторое представление о направлении важнейших и второстепенных связей природного комплекса, подлежащих дальнейшему анализу.

Плотность же связей компонентов природного комплекса характеризуется коэффициентом корреляции. Этот показатель, по нашему мнению, является одним из лучших объективных индикаторов меры однородности связи явлений и компонентов между собой. Сравнение коэффициентов корреляции цепочки связей двух природных комплексов покажет сходство или различие в прочности этих связей.

В охарактеризованном выше примере было рассмотрено небольшое количество связей. Вероятно для целей первичной классификации природных комплексов, для построения легенды карты достаточен анализ ограниченного числа связей. Однако для глубокого понимания сущности природных процессов, происходящих в рассматриваемом комплексе, целесообразен научный анализ максимального количества связей. Жизнь непрерывно напоминает, что в природе важное значение имеют даже такие на первый взгляд «мелкие детали», как содержание микроэлементов, состав микрофлоры почв и т. д. При целенаправленных же исследованиях, естественно, должны быть выделены для анализа компоненты, имеющие существенное значение для решения поставленной задачи.

В настоящем сообщении не рассматривается вопрос о балансовом методе анализа природных явлений — методе, безусловно, наиболее прогрессивном, но пока еще мало применимом для анализа массового полевого экспедиционного материала комплексных исследований. Опыт показывает, что в настоящее время экспедиционный материал дает возможность анализа балансовым методом лишь отдельных компонентов природных комплексов.

Для анализа же всей системы комплекса этим методом необходимо проведение стационарных и полустационарных исследований. Наметившаяся в последнее десятилетие тенденция — сочетание экспедиционных и стационарных работ, включение в систему многолетних экспедиционных работ стационаров и полустационаров — обеспечивает принципиальную возможность использования для анализа полевых материалов экспедиционных исследований и этого метода.

Следует еще раз подчеркнуть, что математический анализ материала призван не только придать количественное выражение уже известным «очевидным» связям, но и вскрыть связи, еще не известные или визуально не улавливаемые. Математический анализ является надежным орудием выявления связей, анализ сущности которых составляет предмет того нового раздела физической географии, который был назван И. П. Герасимовым «биогеофизикой ландшафта» (Гальцов, Герасимов и др., 1961).

Естественно, что количественные методы предъявляют определенные требования к полевому материалу.

Полевой материал должен быть, во-первых, массовым, во-вторых, дискретным. Наиболее полно отвечает этим двум требованиям метод сбора материала на ключах, эталонах, географических точках. Методы профилей и сплошных описаний по маршруту дают малопригодный для математической обработки материал. Вопрос о необходимом и достаточном числе точек в географической литературе не изучен. Думается, что здесь нельзя для всех масштабов исследований идти путем, аналогичным пути отраслевого и общегеографического картирования, где нередко определение числа точек ограничивается лишь принципами «каждый контур должен иметь точку», «число точек должно быть пропорционально площади исследуемой территории». Вряд ли можно согласиться и с Н. А. Солнцевым (1949), Предлагающим ограничиться тщательным изучением лишь одного из «урочищ данного типа, встречающегося в ландшафте». Видимо, принципиальным подходом будет выбор числа точек в соответствии со следующей схемой: каждый тип (или подтип) природного комплекса, характеризуемый в виде самостоятельной единицы в тексте или выделяемый в легенде карты (а это не одно и то же!), должен иметь, число точек, необходимое для количественной обработки; число точек, необходимое для количественной обработки, определяется заданной точностью получения цифрового материала, характеризующего природный комплекс; точность определяется задачей исследования, в частности числом изучаемых связей, и его масштабом.

Вероятно, на следующих этапах исследования неизбежно возникнет задача: «нахождение связи между масштабом карты и точностью числовых характеристик, определяющих степень однородности категорий легенды карты».

Третье требование заключается в единообразии формы фиксации материала; в нашем исследовании мы сочли целесообразным использовать бланково-журнальную форму записи, разработав бланк, за основу которого была взята форма, предложенная В. Н. Сукачевым (1961) для типологических лесных исследований, дополненная рядом граф и строк. На бланке, содержащем в общем 68 граф и строк, подлежащих полевому и камеральному заполнению, последовательно описывались формы мезо- и микрорельефа, мощность слоя сезонного оттаивания мерзлоты, рыхлые отложения и коренные породы, современные рельефообразующие процессы. Растительность характеризовалась в соответствии с методическими указаниями по изучению типов леса (Сукачев и Зонн, 1961): на площадке 400 м2 производилась рубка модельных деревьев, подсчет количества стволов, определение их высоты, диаметра, описание древостоя, подлеска, кустарничкового яруса и напочвенного покрова; отрывалась почвенная яма (чаще всего в пределах слоя сезонного оттаивания грунта), производилось описание морфологических горизонтов почвы, отмечались следы влияния человека и животных.

Наконец, четвертым требованием является единообразие оценок явлений, не подвергающихся количественному учету; в придании им максимальной «жесткости», позволяющей в последующем перейти к кодифицированному обозначению градаций характеризуемых явлений. Для придания большей точности и сравнимости характеристикам описываемых объектов нами использовались различного рода вспомогательные таблицы и методические пособия (таблицы полевого определения механического состава, степени окатанности валунно-галечного материала, шкалы обилия растений, цветовая шкала и т. п.).

Изучение значительного числа связей включает в орбиту географического анализа большое количество цифрового материала. Достаточно указать, что при описании 200 географических точек по 68 графам бланка-журнала, употреблявшегося в исследованиях 1961 г., в распоряжении оказалось более 13 600 цифр и кодифицируемых знаков. Группировка и анализ такого количества цифр, естественно, немыслимы при ручных методах математической обработки. Отсюда неизбежно возникает необходимость в механизированной обработке данных.

Существенным шагом на пути к механизированной обработке является изложение материала в форме развернутых ведомостей или сложных графических схем связей (в этом случае возможна выборка данных на перфокарты непосредственно с бланка).

Составление графических программ для механизированной обработки материала уже сейчас выявило необходимость уточнения и развития классификации географических связей, среди которых встречаются связи непосредственные, когда один компонент влияет на другой прямо, и связи опосредованные, через третий компонент, связи прямые и обратные, положительные и отрицательные, прочные и слабые. Разработка классификации связей природных комплексов — необходимый этап на пути привлечения кибернетики к решению сложных вопросов изменения, развития и преобразование природных комплексов.

 

Предыдущая глава ::: К содержанию ::: Следующая глава

 

                       

  Рейтинг@Mail.ru    

Внимание! При копировании материалов ссылка на авторов книги обязательна.